问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上，今日均线向上发散，竞价涨幅在-2%和5%之间。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合了技术面和基础面因素，适合偏好短线操作的投资者使用。MACD和均线指标反映了股票在技术上的走势，竞价涨幅则反映了最近市场对股票的情绪。
有何风险？
- 该选股逻辑只考虑竞价涨幅，忽略了异动的原因，在一些特殊情况下可能并不准确，如公司事件等；
- 短线选股风险相对较高，涨跌幅的变化可能对策略影响较大，需要谨慎操作。
如何优化？
- 可以加入更多稳定且可靠的技术指标，如RSI等；
- 可以加入基础面考量，如财务指标、行业热度等，提高选股质量和安全性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为MACD零轴以上，今日均线向上发散，竞价涨幅在-2%和5%之间。
同花顺指标公式代码参考
MACD指标:
DIF:EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26)
DEA:EMA(DIF,9)
MACD:(DIF-DEA)*2
均线指标:
MA5:MA(CLOSE,5)
MA10:MA(CLOSE,10)
竞价涨幅指标:
竞价涨幅: ((今日竞价-昨日收盘价) / 昨日收盘价) * 100%
python代码参考
以下为python的选股筛选代码，仅供参考：
import akshare as ak
# 获取股票历史行情数据
df = ak.stock_zh_a_hist_sina("sh600000")
# 计算MACD指标
ema12 = df['close'].ewm(span=12).mean()
ema26 = df['close'].ewm(span=26).mean()
DIF = ema12 - ema26
DEA = DIF.ewm(span=9).mean()
MACD = (DIF - DEA) * 2
# 计算均线指标
ma5 = df['close'].rolling(5).mean()
ma10 = df['close'].rolling(10).mean()
# 计算竞价涨幅指标
change_pct = (df['trade'] - df['close'].shift(1)) / df['close'].shift(1)
jingjia_zhangfu_condition = (change_pct > -0.02) & (change_pct < 0.05)
# 辅助筛选条件
all_conditions = (DIF > 0) & (ma5 > ma10) & jingjia_zhangfu_condition
# 筛选出符合条件的股票
result = df[all_conditions]
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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